一个StockX API，FlightClub API，Goat API和Stadium Goods API合而为一。 Sneaks API是使用Node.JS，Express和Got构建的运动鞋API。 Sneaks API使用户可以从转售站点获得基本的运动鞋内容，例如图像，产品链接甚至价格，同时还可以收集数据并将其存储在数据库中。 该API主要刮擦StockX以获得运动鞋信息，然后异步刮擦Stadium Goods，Goat和Flight Club以获得其他运动鞋信息，例如图像及其相应的转售价。 该API输出具有以下变量的运动鞋对象： 运动鞋名称 色路 描述 发布日期 零售价 样式ID

针对H.264的开源代码JM标准，详细解释了代码中的疑问，值得一看。

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利用稀疏编码结合深度学习的人体姿态估计.pdf

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#Linux下自动根据本地DB2数据库系统数据日期，获取两个服务器平台的接口数据 #1.通过ok文件判断，实现资源优化，建议设置30min任务计划； #2.通过文件数判断生成ok文件，数据库中文件数实现参数化； #3.增加任务执行标志逻辑，防止两个任务计划重叠执行； #4.window与linux路径符需区别化维护； #5.实现DB2数据库异常状态下的脚本运行； #6.增加日志函数，便于清晰跟踪脚本执行情况； #7.tar.gz文件的批量解压； #8.对FTP目标文件夹是否存在进行判断；

百度echart图表插件结合高德地图中所需要的amap文件。

一、为什么用它？      由于apache poi和jxl，excelPOI都有一个严重的问题，就是非常消耗内存，特别处理数据量多时，速度慢并且时有异常发生，所以改用由阿里研发的easyExcel更可靠一些,它的官方建议对于1000行以内的采用原来poi的写法一次读写，但于1000行以上的数据，有用了一行行进行解析的方案，这样避免了内存的溢出。 二、easyExcel主要功能： 1.支持Excel导入与导出，同时支持xls和xlsm，即07版本和03版本(官方建议03版本不要超过2000行）的Excel文件格式。 2.支持pojo注释时，映射成为java实体模型。 3.支持多个sheet，同

多自主水下机器人(AUV)实时围捕是一个综合的研究课题,包括联盟生成和目标追捕等阶段.首先,基于快速行进算法(FMM)预估围捕时间,有效形成多AUV的动态围捕联盟;然后,在追捕阶段,AUV需要立即跟踪智能逃逸机器人以防止其逃跑.为了实现这一目标,在GBNN(Glasius biological inspired neural network)模型中使用反比例函数替换指数函数计算神经元连接权值,加入额外的衰减项,并提出两点加快神经元活性传播的改进措施,使其适用于实时追捕路径规划.仿真研究表明,围捕联盟形成机制和反比例权值GBNN模型实时路径规划策略都显示出其优越性.在水下环境的多AUV协作围捕中,所提出的围捕控制算法可以提高围捕效率,减少AUV所花费的追捕距离和逃逸机器人的逃逸距离.

特别的4个数字，qbsz+llt+ybaodian+haozhanl，采用南方和北方结合的形式，带有一些特征的调节功能，试试看吧